Ingénieur Computer Vision externalisé

Architecture technique avancée en computer vision et deep learning visuel

Détails techniques pour les équipes R&D et les directions techniques souhaitant comprendre les architectures modernes de vision par ordinateur et leurs implémentations industrielles.

Architectures CNN et transformers pour la vision

Les Convolutional Neural Networks (CNN) constituent la base de nombreuses applications en vision par ordinateur, avec des modèles éprouvés comme ResNet (avec ses connexions résiduelles), EfficientNet (optimisé pour le scaling) ou encore YOLO et Faster R-CNN pour la détection d’objets. L’arrivée des Vision Transformers (ViT) marque une rupture dans le domaine, avec des résultats de pointe sur ImageNet.

Les architectures hybrides comme Swin Transformer ou ConvNeXt combinent les avantages des convolutions et des transformers. Le choix dépend des contraintes projet : latence (MobileNet pour l’embarqué), précision maximale (Swin-Large) ou généralisation (CLIP pour les tâches zero-shot).

Techniques de détection et segmentation en temps réel

Les architectures one-stage (YOLO v8, RetinaNet) sont privilégiées pour les applications temps réel, tandis que les two-stage (Faster R-CNN, Mask R-CNN) visent la précision maximale. L’optimisation repose sur les anchor boxes, les réseaux pyramidaux (FPN) et des techniques avancées de suppression de doublons (NMS, DIoU-NMS). La segmentation d’instance utilise des approches combinées pour obtenir une précision pixel près (Mask R-CNN, YOLACT).

Pour l’industrie, l’équilibre entre précision et vitesse est fondamental : des modèles comme YOLOv8-nano atteignent plus de 100 FPS avec une précision suffisante pour le contrôle qualité. Les techniques d’augmentation (MixUp, Mosaic) et de régularisation (DropBlock, label smoothing) renforcent la robustesse des systèmes.

Implémentation industrielle et optimisation edge

Le passage en production exige des optimisations sur plusieurs niveaux. La quantization (INT8, FP16) permet de réduire de 75 % la taille des modèles sans perte significative de performance. Le pruning et la distillation allègent les modèles tout en maintenant leur efficacité. Pour l’edge computing, les outils comme TensorRT, OpenVINO ou ONNX Runtime permettent des inférences rapides sur des plateformes embarquées (Jetson, NCS, Coral).

Le traitement temps réel est renforcé par des pipelines parallèles, du batching dynamique et la réduction de la latence via des optimisations GPU.

Systèmes industriels et contraintes temps réel

• Acquisition haute fréquence via caméras industrielles GigE/USB3 avec déclenchement matériel
• Prétraitement GPU : débayerisation, correction optique, normalisation colorimétrique
• Pipeline streaming avec GStreamer ou FFmpeg pour ingestion en flux tendu
• Traitement distribué avec équilibrage de charge sur clusters GPU
• Déploiement edge sur plateformes optimisées pour l’inférence embarquée

Applications sectorielles et cas d’usage avancés

Manufacturing : inspection qualité et maintenance prédictive

Les pipelines industriels intègrent la détection de défauts via segmentation fine, classification multi-label pour typologie des défauts, et détection d’anomalies pour les cas non vus. Les contraintes spécifiques incluent des déséquilibres extrêmes entre classes (0,1 % de défauts), des variations d’éclairage et des impératifs de latence. Des solutions comme le focal loss, le domain adaptation ou l’ensemblage de modèles renforcent la fiabilité. La maintenance prédictive exploite les signaux visuels (usure, vibration, corrosion) grâce à des réseaux convolutifs temporels.

Agriculture : agriculture de précision et surveillance des cultures

La computer vision agricole permet la détection de maladies, l’estimation de rendement, le suivi de croissance ou encore le pilotage autonome de drones agricoles. Ces applications nécessitent une grande robustesse face aux variations saisonnières, aux occlusions et aux échelles multiples. Les techniques utilisées incluent la modélisation temporelle, la fusion de données multi-spectrales (RGB, NIR, thermique), ainsi que des architectures ultra-légères adaptées au traitement embarqué sur drones.